我试图创建一个快速的2D点内多边形算法,用于命中测试(例如多边形.contains(p:点))。对有效技术的建议将不胜感激。
当前回答
答案取决于你用的是简单多边形还是复杂多边形。简单多边形不能有任何线段交点。所以它们可以有洞,但线不能交叉。复杂区域可以有直线交点,所以它们可以有重叠的区域,或者只有一点相交的区域。
对于简单多边形,最好的算法是光线投射(交叉数)算法。对于复杂多边形,该算法不检测重叠区域内的点。所以对于复杂多边形你必须使用圈数算法。
下面是一篇用C实现这两种算法的优秀文章。我试过了,效果不错。
http://geomalgorithms.com/a03-_inclusion.html
其他回答
在Ray casting算法中处理以下特殊情况:
射线与多边形的一条边重叠。 点在多边形的内部,光线穿过多边形的顶点。 该点在多边形的外部,光线只接触到多边形的一个角。
检查确定一个点是否在一个复杂多边形内。本文提供了一种简单的解决方法,因此对于上述情况不需要特殊处理。
nirg回答的Swift版本:
extension CGPoint {
func isInsidePolygon(vertices: [CGPoint]) -> Bool {
guard !vertices.isEmpty else { return false }
var j = vertices.last!, c = false
for i in vertices {
let a = (i.y > y) != (j.y > y)
let b = (x < (j.x - i.x) * (y - i.y) / (j.y - i.y) + i.x)
if a && b { c = !c }
j = i
}
return c
}
}
为了完整性,这里是nirg提供的算法的lua实现,由Mecki讨论:
function pnpoly(area, test)
local inside = false
local tx, ty = table.unpack(test)
local j = #area
for i=1, #area do
local vxi, vyi = table.unpack(area[i])
local vxj, vyj = table.unpack(area[j])
if (vyi > ty) ~= (vyj > ty)
and tx < (vxj - vxi)*(ty - vyi)/(vyj - vyi) + vxi
then
inside = not inside
end
j = i
end
return inside
end
变量区域是一个点的表,这些点依次存储为2D表。例子:
> A = {{2, 1}, {1, 2}, {15, 3}, {3, 4}, {5, 3}, {4, 1.5}}
> T = {2, 1.1}
> pnpoly(A, T)
true
GitHub Gist的链接。
nirg的c#版本的答案在这里:我只分享代码。这可能会节省一些时间。
public static bool IsPointInPolygon(IList<Point> polygon, Point testPoint) {
bool result = false;
int j = polygon.Count() - 1;
for (int i = 0; i < polygon.Count(); i++) {
if (polygon[i].Y < testPoint.Y && polygon[j].Y >= testPoint.Y || polygon[j].Y < testPoint.Y && polygon[i].Y >= testPoint.Y) {
if (polygon[i].X + (testPoint.Y - polygon[i].Y) / (polygon[j].Y - polygon[i].Y) * (polygon[j].X - polygon[i].X) < testPoint.X) {
result = !result;
}
}
j = i;
}
return result;
}
我认为这是迄今为止所有答案中最简洁的一个。
例如,假设我们有一个多边形,它带有多边形凹,看起来像这样:
大多边形顶点的二维坐标为
[[139, 483], [227, 792], [482, 849], [523, 670], [352, 330]]
方框顶点的坐标为
[[248, 518], [336, 510], [341, 614], [250, 620]]
空心三角形顶点的坐标为
[[416, 531], [505, 517], [495, 616]]
假设我们想要测试两个点[296,557]和[422,730],如果它们在红色区域内(不包括边缘)。如果我们定位这两个点,它将是这样的:
显然,[296,557]不在读取区域内,而[422,730]在。
我的解决方案是基于圈数算法。下面是我只使用numpy的4行python代码:
def detect(points, *polygons):
import numpy as np
endpoint1 = np.r_[tuple(np.roll(p, 1, 0) for p in polygons)][:, None] - points
endpoint2 = np.r_[polygons][:, None] - points
p1, p2 = np.cross(endpoint1, endpoint2), np.einsum('...i,...i', endpoint1, endpoint2)
return ~((p1.sum(0) < 0) ^ (abs(np.arctan2(p1, p2).sum(0)) > np.pi) | ((p1 == 0) & (p2 <= 0)).any(0))
要测试实现:
points = [[296, 557], [422, 730]]
polygon1 = [[139, 483], [227, 792], [482, 849], [523, 670], [352, 330]]
polygon2 = [[248, 518], [336, 510], [341, 614], [250, 620]]
polygon3 = [[416, 531], [505, 517], [495, 616]]
print(detect(points, polygon1, polygon2, polygon3))
输出:
[False True]
推荐文章
- 确定记录是否存在的最快方法
- 阅读GHC核心
- Python: List vs Dict用于查找表
- 为什么MATLAB的矩阵乘法运算这么快?
- for循环和for-each循环在性能上有区别吗?
- 就性能而言,使用std::memcpy()还是std::copy()更好?
- 什么时候我应该(不)想要在我的代码中使用熊猫apply() ?
- 如何加速gwt编译器?
- MySQL OR与IN性能
- 应该……接住环内还是环外?
- 哪个更快/最好?SELECT *或SELECT columnn1, colum2, column3等
- 加快R中的循环操作
- INT和VARCHAR主键之间有真正的性能差异吗?
- c++标准是否要求iostreams的性能很差,或者我只是在处理一个糟糕的实现?
- 大概的成本访问各种缓存和主存储器?